Fetch.AI 首席技术官Toby Simpson参与AMA活动

感谢7月11日在YouTube上参与 Fetch.AI AMA的所有人。我们收到了大量的问题,遗憾的是我们没有时间回答其中的多数问题。如果你错过了现场AMA,你可以在下面观看全部内容: 在本文中,我们为AMA期间与首席技术官Toby Simpson讨论的10个最佳问题提供了答案。在页面底部,我们还添加了另外三个问题。虽然我们没有时间在AMA期间解决这些问题,但我们相信Fetch.AI社区会对这些

聚宇社区 ·  1833阅读 ·  2019-07-31 09:54:20 
协同合约HACKATHON 0X03;

协同合约HACKATHON 0X03;使用Fetch.AI技术开发一个共享行程协同合约。超过100,000个FET代币奖励。介 绍拼车是对你的钱包和环境都非常有益的,因此UberPool™等共享行程应用程序如此受欢迎也就不足为奇了。要将乘客与司机连接起来并处理支付,应用程序会收取大量费用。Fetch.AI的协同计算技术提供了无中间人的基础设施可提供此服务,把权力和利润返还给个体。目 标我们希望您使

聚宇社区 ·  4495阅读 ·  2019-07-15 13:54:20 
AI入门级算法常识

其实,数据分析说白了,就是掌握数据,掌握规律,并加以应用的一门技术。那么这项技术具体又是怎样的呢,该如何来学习它呢?

51CTO博客 ·  948阅读 ·  2019-08-30 16:16:51 
Python语音交互的实现

简单的语音交互demo

白话 ·  4300阅读 ·  2018-09-15 17:04:18 
(通用)深度学习环境搭建:tensorflow安装教程及常见错误解决

区别于其他入门教程的“手把手式”,本文更强调“因”而非“果”。我之所以加上“通用”字样,是因为在你了解了这个开发环境之后,那些很low的错误你就不会犯了。大家都知道深度学习涉及到大量的模型、算法,看着那些乱糟糟的公式符号,心中一定是“WTF”。我想说的是,这些你都不要管,所谓车到山前必有路。所需安装包通常以我的习惯是以最简单的方式来接触一门新的技术,并且尽量抛弃新的(边缘)技术的介入,如果因为一些

caiyongji ·  4829阅读 ·  2017-12-21 23:41:12 
深度学习目标检测(object detection)系列(一) R-CNN

原文链接R-CNN简介R-CNN提出于2014年,应当算是卷积神经网络在目标检测任务中的开山之作了,当然同年间还有一个overfeat算法,在这里暂不讨论。在之后的几年中,目标检测任务的CNN模型也越来越多,实时性与准确率也越来越好,但是最为经典的模型还是很值得学习的。那么下面就正式开始吧:对于R-CNN模型,个人是这样理解,它其实是将4个应用于不同任务的已有的算法很好的结合了起来,最终在目标检测

柚子菌 ·  1420阅读 ·  2018-09-14 15:25:20 
2017年终结语&寄语

2017年终结语&寄语,关于机器人开发、人工智能摸索

leo__ ·  1092阅读 ·  2017-12-21 12:22:15 
SVM推导过程

![](http://i2.51cto.com/images/blog/201804/10/73b43ef6a2165641d62973e73aec0f98.png?x-oss-process=image/watermark,size_16,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_90,type_ZmFuZ3po

necther ·  1306阅读 ·  2018-04-10 16:51:53 
本科毕设论文——基于Kinect的拖拉机防撞系统

毕设论文

sukeySun ·  1424阅读 ·  2017-12-21 02:38:39 
OpenCV开发(1)——OpenCV3.4+Python3.5+Windows10安装问题解决

OpenCV近几年功能不断增强,目标检测、跟踪等方面出现了不少新算法。火热的深度神经网络的功能也加入其中。早期的OpenCV仅支持简单的视频播放功能,现在ffmpeg的部分功能也融入进来。为了验证新功能的效果,准备在Python下跑几个程序看看效果。不过,配置的过程还是有点小麻烦的。首先打开AnacondaPrompt输入pipinstallopencv-python然后,Anaconda会自动安

holygao ·  10999阅读 ·  2018-04-10 07:42:30 
OpenCV DNN之YOLO实时对象检测

OpenCV DNN模块新功能,Darknet网络框架支持,YOLOv2与Tiny-YOLO网络的对象检测代码演示!

gloomyfish ·  94862阅读 ·  2018-04-07 17:33:35 
人工智能初体验(二):开发简单的图灵智能聊天工具

前言:这里为了有更好的个性化设置,因此我选择了图灵机器人(http://www.tuling123.com/)的接口,使用方法跟上一篇中使用百度的接口是差不多的。注:文末有打包好的小软件和完整源代码的下载链接一 API Key申请申请地址:http://www.tuling123.com/中间的注册登录过程不说,最后把API Key值记录下来二 核心功能开发这个小项目的目录结构:核心功能文件Tur

pangfc ·  1947阅读 ·  2015-12-23 23:49:40 
使用DCGAN实现人脸图像生成

使用DCGAN实现人脸图像生成...

gloomyfish ·  1516阅读 ·  2019-01-31 13:51:40 
【机器学习】Numpy&Pandas 快速入门笔记

Numpy&Pandas  快速入门笔记Xu An   2018-4-6######Numpy部分######1、创建arrayimport numpy as npa=np.array([[2,23,4],[21,3,43],[34,43,234]],dtype=np.int32)  #创建矩阵 使用

XuAn97916 ·  3173阅读 ·  2018-04-06 16:50:05 
人工智能初体验(一):使用图灵机器人智能获取问题回答

前言:目前只写了一个简单的Demo,图形界面还未写一 简单介绍以及apikey获取就我个人而言,目前有两个API是比较不错的,一个是百度的接口,另一个是图灵机器人(http://www.tuling123.com/)的接口。前者调用简单,而且没有使用次数限制(PS:据说还是有限制?);后者需要进行一系列身份认证,而且每天次数限制是5000(PS:貌似可以免费增加次数),但是它的优势是可以进行个性化

pangfc ·  2277阅读 ·  2015-12-19 09:58:28 
深度学习百天实战收获

人工智能百天实战感言

青云AL ·  1532阅读 ·  2017-12-19 13:35:12 
OpenCV基于残差网络实现人脸检测

在OpenCV DNN模块中基于残差网络实现人脸检测,

gloomyfish ·  35973阅读 ·  2018-04-04 10:41:48 
冠军/挑战者试验,一个数字游戏

自动化决策与冠军/挑战者试验自动化决策最有价值之处在于可以迅速的根据业务变化改变底层的决策逻辑。这些业务变化可能来自于监管的调整、竞争压力或单纯的商业机会。决策的修改需要有测试同步跟进——毕竟在不能确保决策能被正确执行的情况下贸然改变部分业务模式是不明智的。然而,测试有时候并不那么充分有效。测试显然是必要的,但也有其局限性。当出现很多无法掌控的未知项时,如何对决策逻辑进行测试?我们需要的测试有时更

信数金服8 ·  15027阅读 ·  2017-12-18 15:55:18 
从零开始机器学习001-线性回归数学推导

机器学习中回归是同学们在学习过程中重要的一环。无论是面试还是实际应用都会经常用到。很多人都会使用线性回归,那么有多少人知道线性回归是怎么来的呢?如果想让自己在机器学习的方向上更有价值,数学方面的推导必不可少。今天就给大家讲解下回归中比较重要的线性回归的数学推导。

陆永剑讲师 ·  64724阅读 ·  2017-12-17 18:14:48 
特征值和特征向量

从定义出发,Ax=cx:A为矩阵,c为特征值,x为特征向量。 矩阵A乘以x表示,对向量x进行一次转换(旋转或拉伸)(是一种线性转换),而该转换的效果为常数c乘以向量x(即只进行拉伸)。 我们通常求特征值和特征向量即为求出该矩阵能使哪些向量(当然是特征向量)只发生拉伸,使其发生拉伸的程度如何(特征值大小)。这样做的意义在于,看清一个矩阵在那些方面能产生最大的效果(power),并

gl_windhome ·  1508阅读 ·  2018-04-03 09:50:02 
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